- 多くの組織が大規模言語モデル（LLM）に基づく生成AIアプリケーションを構築しているが、プロトタイプから本番環境への移行が成功している組織は少ない。
- 企業環境でLLMを展開することは、データセキュリティ、プライバシー、コンプライアンスに関する重要な課題を提起する。
- 企業はAIトレーニングおよび推論システムのアーキテクチャとインフラについて綿密なデューデリジェンスを行うべきであり、潜在的な脆弱性を特定し、データを保護しながら先進的なAIテクノロジーの力を活用する必要がある。
- LLMを導入する際の重要な課題の1つは、AIホールシネーションのリスクであり、これに対処するためには、適切なツールを選択することが重要。
- LLMを企業環境で展開することは、品質評価に関する独自の問題を引き起こし、品質の評価には新しい手法やアプローチを組み込む必要がある。
- GPUリソースの効率的なプロビジョニングと使用状況のモニタリングは、企業の開発運用チームにとって継続的な課題である。
- AI駆動アプリケーションを成功裏に展開するためには、投資対効果が鍵となる。
- 企業は、ワークフローを慎重に検討し、適切なモデルを選択し、ソフトウェアリリースプロセスを調整する準備をし、GPUの代替手段を検討し、徹底的なTCO分析を実施する必要がある。
LLMを本番環境に展開することは多くの未知数を伴う課題であるが、機密データの保護からコスト検討、結果の再現が難しい点まで複雑化する。しかし、前もっての調査や技術やプロセスの学習と調整に意欲を持つことで、組織は成功裏にLLMベースのアプリケーションを展開し、利益を得ることができる。